Data Science recommender-system

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Wie soll man mit impliziten Daten in der Empfehlung umgehen?

Ein Empfehlungssystem führt ein Protokoll darüber, welche Empfehlungen an einen bestimmten Benutzer gerichtet wurden und ob dieser Benutzer die Empfehlung akzeptiert. Es ist wie user_id item_id result 1 4 1 1 7 -1 5 19 1 5 80 1 Dabei bedeutet 1, dass der Benutzer die Empfehlung akzeptiert hat, während …

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Was sollte der Wert eines nicht bewerteten Feldes sein, wenn eine Kosinusähnlichkeit festgestellt wird?

Ich arbeite an einem sehr einfachen Buchempfehlungssystem. Ich möchte wissen, was mit den Feldern zu tun ist, die vom Benutzer nicht bewertet werden, wenn Kosinusähnlichkeit festgestellt wird. Sollten wir sie ignorieren und nur mit den bewerteten Feldern berechnen oder sollten wir sie mit 0 markieren. Das Buch, dem ich folge, …

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So teilen Sie Zug / Test in Empfehlungssystemen

Ich arbeite mit dem MovieLens10M-Datensatz und sage Benutzerbewertungen voraus. Wie sollte ich meine Trainings- und Testdaten aufteilen, wenn ich meinen Algorithmus fair bewerten möchte? Ich glaube, dass die Daten standardmäßig in Zug-Test-Sets aufgeteilt sind, in denen 'Test' Filme enthält, die zuvor im Trainingssatz nicht gesehen wurden. Wie muss ich meine …

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Wie berechnen Sie, wie dicht oder dünn ein Datensatz ist?

Ich beschäftige mich eingehender mit der kollaborativen Filterung. Ein wirklich interessantes Papier ist "Eine vergleichende Studie über kollaborative Filteralgorithmen" http://arxiv.org/pdf/1205.3193.pdf Um auszuwählen, welcher CF-Algorithmus verwendet werden soll, bezieht sich das Papier auf die Dichte des Datensatzes. Es wird nicht erklärt, wie Sie die Dichte Ihres Datensatzes tatsächlich berechnen. Kann mir …

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Empfehlungssystem basierend auf Kaufhistorie, nicht Bewertungen

Ich untersuche Optionen für Empfehlungssysteme, die für die Versicherungsbranche optimiert sind und die dies berücksichtigen würden i) Produktbestände ii) Benutzereigenschaften (Segment, Alter, Wohlstand usw.). Ich möchte das betonen a) Es sind keine Produktbewertungen verfügbar, daher ist eine kollaborative Filterung keine Option b) empfohlene Produkte müssen nicht mit bereits gekauften Produkten …

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Welche überwachten Lernalgorithmen stehen für den Abgleich zur Verfügung?

Ich arbeite an einer gemeinnützigen Organisation, bei der wir versuchen, potenziellen Universitätsbewerbern zu helfen, indem wir sie mit Alumni zusammenbringen, die ihre Erfahrungen / Weisheiten teilen möchten. Im Moment geschieht dies manuell. Ich werde also zwei Tische haben, einen mit Studenten und einen mit Alumni (sie haben möglicherweise einige Gemeinsamkeiten, …

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